Vega Ai官网：https://rightbrain.art/Vega Ai有文生图、图生图、条件生图、姿势生图等多种玩法。注册登录即可免费使用，不限次数。...一、文生图文生图，输入文字即可生成图片，比如：一只在树上睡懒觉的猫。现在Ai绘图的底层算法都是英文，虽然Vega Ai支持中文，但英文描述的关键词更准确，更贴切。...”去输入来生图使用“条件特征”，系统直接使用用户上传的“条件特征”作为输入来生图方便理解，举个例子，我们右侧配置“条件控制”选择“线稿生成”，如果选择“条件图片”，上传普通图像以后，系统会自动提取它的线稿...，指引生成新的图像，你可以在条件特征里看到对应的线稿如果选择“条件特征”，那就需要自己上传线稿、姿态图或者色块图，系统直接根据条件特征生成新的图片Vega Ai的作图方法这里就不多介绍了，需要的可以去官网注册体验...下图为如下关键词生成的AI图，仅供参考：一个披着长发，大眼睛，高鼻梁，手里拿着扇子，在夏天树荫下乘凉的姑娘Ai绘画工具很多，Vega Ai是其中一个，其他的如百度的文心一格等，都可以尝试。
主要内容如下： Altair绘图三大主要步骤 Altair样例 Altair绘图三大主要步骤 在绘制可视化作品之前，我们需要导入绘图所需的数据，Altair库的数据导入格式是标准的Pandas.Dataframe...Compound marks 当然，我最喜欢的一个绘图功能是下面这一个：直接填充图片(根据赋值的x、y坐标信息)，就可以实现图片的填充效果图了，生成例如男女比例小头像的的统计图表就会更加立体形象，举例如下...()方法，大家可以参照以下网址进行了解：https://altair-viz.github.io/user_guide/encoding.html 在完成以上步骤后，你就可以使用Altair库进行基本图表的绘制了...，当然，如果你想进行更加快速绘图(包括数据处理)，Altair也提供了用于数据处理转换的Aggregation方法，该方法可以在绘制图表过程中直接对数据进行如求平均、求和等聚合数据操作。...以上内容只是简单对Altair包绘图过程进行了总结，主要都是我在使用该库进行绘图时所认为的关键步骤，可能有所缺漏，更多内容大家可参考Altair官网。
为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。...在 Seaborn 中，我们可以使用 "aspect" 设置来控制绘图的纵横比。但是，在 Altair 中，我们还可以通过传递 0 到 1 之间的值来控制点的不透明度值（1 表示完全不透明）。...在 Seaborn 中，我们使用 distplot 命令并传递数据框的名称，要绘制的列的名称。我们还可以使用"aspect"设置"宽高比"来调整绘图的高度和宽度。...绘制网格、主题和自定义绘图大小 这两个库还允许在生成多个绘图、操纵纵横比或图形大小方面自定义绘图，并支持为颜色和背景设置不同的主题以修改图表的外观。...高级绘图 此外，还有其他高级绘图，如棒棒糖或破折号和点图、热图、树状图，可以使用这两个库进行绘制（Seaborn 可能为此需要一些额外的包），但在此比较中这些已被排除在外以保持它简单的。
一共22个Python绘图包： Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装...，使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性可视化...three.py - 基于PyOpenGL的易于使用的3D库。...pandas-profiling - 生成具有可视化功能的统计分析报告，以进行快速数据分析 pyechars - 基于Echarts库的Python绘图库 最后再分享一个对应上面22个绘图包的思维导图...： zhenguo原创精华PDF，倾情奉献给你，后台回复对应关键词下载Python专题 | 数据分析手册 | 算法刷题100 长按关注，回复宝书
您甚至还 可以使用Cufflinks生成令人惊叹的3D图表 。我只用几行代码生成了下面这个3D图表。 ? 用Cufflinks生成的3D图表 你可以随时在Jupyter Notebook中试用它。...可以是下面的leaflet和folium生成的地图 ? ? Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。...Altair和Vega生成的分散图和直方图 ? D3.js（数据驱动文档DDD） D3.js是一个JavaScript库，根据数据操作文档。您可以使用HTML，SVG和CSS将数据变成活灵活现的图表。
，如等高线图、树状图、科学图表、统计图表、3D图表、金融图表等。...您甚至还 可以使用Cufflinks生成令人惊叹的3D图表 。我只用几行代码生成了下面这个3D图表。 用Cufflinks生成的3D图表 你可以随时在Jupyter Notebook中试用它。...可以是下面的leaflet和folium生成的地图 Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。
NestJS：Node.js最受欢迎的框架之一 以前开发小程序api使用过Express.js、Koa.js等框架，最近想用NestJS重构自己的几个小程序后台，所以从零开始学习NestJS框架。...Koa.js - 是下一代的 Express.js 框架，使用了更现代的中间件API。 Hapi.js - 另一个强大的 Node.js 框架，提供了丰富的功能和强大的插件系统。...二、功能特性 1.支持多种后端技术 NestJS 可以与多种后端技术集成，如 TypeScript、Express.js、Fastify 等。...这些方法可以帮助你在开发过程中实现热更新，提高开发效率。根据你的项目需求和偏好选择适合的方法。 开始写这篇文章的时候，我已经把自己的小程序后台koa项目改造成了NestJS。...后续还会写NestJS使用ORM、如何在NestJS中添加日志、jwt token处理、全局错误处理、接口参数校验、redis缓存、图片上传等等
您甚至还 可以使用Cufflinks生成令人惊叹的3D图表 。我只用几行代码生成了下面这个3D图表。 ? 用Cufflinks生成的3D图表 你可以随时在Jupyter Notebook中试用它。...可以是下面的leaflet和folium生成的地图 ? Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。...Altair和Vega生成的分散图和直方图 D3.js（数据驱动文档DDD） D3.js是一个JavaScript库，根据数据操作文档。您可以使用HTML，SVG和CSS将数据变成活灵活现的图表。
它提供了一个类似于MATLAB的绘图框架，使得用户能够轻松地创建高质量的图表和图形。Matplotlib 广泛用于数据可视化，特别是在科学计算和工程领域。...以下是Matplotlib的一些主要特点：多平台：支持多种操作系统，包括Windows、Linux和macOS。多种输出格式：可以生成多种格式的图形，如PNG、PDF、SVG、EPS等。...交互式工具：提供了交云式界面，如可以缩放和拖动的图表。动画支持：可以创建动画图表，展示数据随时间的变化。扩展性：可以通过扩展包支持更多的功能，如3D绘图等。...面向数据集的接口：Seaborn 的函数通常接受数据集（如 pandas DataFrame）作为输入，使得绘图过程更加直观。...功能强大：通过添加自定义 JavaScript，可以为专门的用例生成可视化效果。可分享：绘图可以嵌入到支持 Flask 或 Django 的 web 应用程序的输出中。
用 Echarts 生成的图可视化效果非常好，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。...这两个绘图包的底层依旧是matplotlib，因此，在引用时别忘了使用%matplotlib inline语句。值得一说的是plotnine也移植了ggplot2中良好的配置语法和逻辑。...使用HoloViews，您通常可以在极少数代码中表达您想要做的事情，让您专注于您想要探索和传达的内容，而不是绘图过程。...Basemap工具在地理信息读写、坐标映射、空间坐标转化与投影等方面做的要比geopandas更加成熟，它可以使用常规的地图素材数据源（shp）作为底图进行叠加绘图，效果与精度控制比较方便，图表质量堪比...altair Altair是Python的一个公认的统计可视化库。 它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega - lite（交互式图形语法）之上。
标签的浏览器中，不需要安装任何插件，便可以使用基于 OpenGL ES 2.0 的 API 在 canvas 中进行2D和3D渲染。...同时，Echarts的学习和使用也相对容易，通过几个简单的option配置项就可以很快地绘制出一个图表出来。...这里贴出d3的GitHub项目地址：https://github.com/d3/d3 6、Vega 使用Vega不需要写前端代码，它做到了只需要 JSON 就能完成所有图表相关的开发，包括数据的加载、转换...由于Vega致力于通过一些JSON配置项实现图表的绘制，导致在生成一些基础简单的图表时，也需要很多行的配置。...比如最简单的柱状图就需要95行配置，所以它提供了更简明的语法Vega-Lite，用于快速生成可视化以支持分析。
文档 向我们展示了如何在Moving Pictures教程中的Artifactpeek 将一个部分添加到*"导入教程*"中，用于序列中具有条形码的multiplexed fastq文件。...有关这些文件如何生成以及重现此过程的流程的更多详细信息，请参阅本教程！...删除了指向 ancom 绘图上的 vega 编辑器的链接， 等待 vega 5 的情节返工。 Q2-feature-table 向merge方法添加了一些使用示例！...添加了在表中重新命名要素或示例的新方法 修复了导致summarize可视化效果有时显示扭曲的列宽度的错误 删除了对汇总图上的 vega 编辑器的链接， 等待 vega 5 的情节返工 Q2-alignment...q2-emperor[10] 更新到最新版本 1.0.1 1[11] 修复了双图箭头在可视化并行绘图时会错误地显示的问题。 修复了在分类数据中部分使用连续和发散颜色图的问题。
本文（以及系列中将要发布的其他文章）的目标是使用完全相同的数据重现[SPJ02]中的可视化效果，但每次当然会使用另一个绘图包，以便对所有包进行1:1的比较。...Vega-Lite完全独立于Julia生态系统，除了VegaLite外，还存在其他语言（如JavaScript、Python、R或Scala）的接口（完整列表请参见“Vega-Lite生态系统”）。...如果VegaLite文档中有遗漏的内容，通常很容易在Vega-Lite文档中找到相应的部分。 Vega-Lite（以及VegaLite）的一个区别性特征是其互动性。...在VegaLite中，标题属性用于标签以及图表标题，轴属性用于更改柱状标签的方向，配置用于一般属性，如背景颜色（与Gadfly中的主题相对应）。...不幸的是，这并没有给我们想要的结果：图表将在此范围内绘制，但图表本身仍然使用整个范围，直到20万美元，因此部分绘制在图表外部： 在VegaLite中获得大致相似的结果的唯一方法是使用过滤表达式将数据限制在
好消息是，现在我们有了许多更加优雅的方式来呈现数据，再也没有必要使用静态的 Excel 图表了。 在为你的项目选择合适的绘图工具时，要考虑到许多事情。...到现在 Google Correlate 还在使用它（当然，在设计上经过了一些调整）。...从一开始作为 Google 的一个内部项目到最后公开发布，dygraphs 一直有着活跃的社区支持。同时它也在 GitHub 上开源。...它由许多部件组成，其中一些能够在不需要写代码的前提下达到与 d3 竞争的水平。Vega 能够把 JSON 数据转换成 SVG 或 HTML5 图表。虽然这没什么了不起的，但它把这一步做的很踏实。...因为使用 Vega 不需要写任何代码（只要会编辑 JSON 文件即可），它是一个很好的 d3 替代品，能在降低使用复杂度的同时保留 d3 的特性。
本文将重点比较Bokeh和Altair这两个常用的Python数据可视化库，探讨它们的优缺点以及在不同场景下的适用性。...Bokeh 简介 Bokeh是一个交互式可视化库，它能够创建各种类型的交互式图表，包括散点图、线图、条形图等。Bokeh提供了丰富的工具，使用户能够在图表中进行缩放、平移和选择等操作。...Altair 简介 Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库。...创建绘图对象： 使用 figure() 函数创建一个条形图对象 p，指定了 x 轴的范围、绘图高度、标题等属性。...设置图表属性： 使用一系列属性设置函数设置图表的外观属性，如去除 x 轴的网格线、设置 y 轴起始值、设置 y 轴标签等。 显示图表： 使用 show() 函数显示绘图对象。
这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的，Altair可以使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。...用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。 事实上，Altair能做的还有很多，大家可以去官网example gallery观赏 ?...Encoding:编码方式定义了图片显示的各种属性，如每个图片的位置，图片轴的属性等。这部分是最重要的，记住关键的几个就行。...在绘制图片的代码后面，调用interactive()模块，就能实现平移、缩放。 ?...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API，在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，例如本文开头处展示的GIF，对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。
函数式绘图使得使用matplotlib绘图更加方便，而且产生的图达到了出版质量，但是同样也存在一些缺点： 调用细节被掩盖，不便于理解matpltolib的底层操作 绘图处理速度低，尤其是在实时交互和图形快速更新等方面...对于第二点，如果生产环境对效率要求较高，可以更换其他库，或者在批量生产时采用多进程的方式来加快处理。 作为Python中使用最广泛的可视化工具之一，matplotlib可以绘制大多数常见的图。...在统计绘图方面也不是很给力。...在使用jupyter notebook进行数据分析和可视化时，涉及到地理空间可视化时，可以使用gmaps将数据可视化到google地图并嵌入到jupyter notebook中。 ?...如果是做气象线下分析那么可以使用基于matpltolib的可视化库，而且matpltolib的绘图质量达到了出版质量要求，对于写论文或者报告来说能够满足要求。
架构，但需要开发者做一些额外工作 开箱支持 NoSQL 数据库 「什么时候使用 Express.js：」 Express.js 是快速创建 Web 应用程序和服务的理想选择，因为它有现成的 API 生成工具...「Koa.js 可以被用于：」 前台系统 后台系统 混合系统 「Koa.js 主要特性：」 代表现代和未来 与所有 Node.js 框架相比，体积更小。 有一个内置的错误捕捉器，防止网站崩溃。...使用 context 对象，该对象同时拥有请求和响应对象。 「什么时候使用 Koa.js：」 Koa.js 最适合用于创建服务器、路由、处理响应和处理错误。...任何想要在应用中添加实时分析功能的人都应该使用它。Socket.io 对于实时游戏应用也很有用。在实时游戏中使用基本的 HTTP 或 HTTPS 协议是不可行的，因为这些文件很大，建立通信需要时间。...Meteor.js：」 Meteor.js 具有快速原型设计的能力，并能生成跨平台（Android、iOS、Web）的代码。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
